大模型推理能力

Programming over Thinking: Efficient and Robust Multi-Constraint Planning

编程而非思考：高效且稳健的多约束规划

Derrick Goh Xin Deik, Quanyu Long, Zhengyuan Liu, Nancy F. Chen, Wenya Wang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Agency for Science, Technology and Research（科技研究局） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：planning(title,abstract)；reasoning(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 多约束规划面临挑战，现有大语言模型方法有局限。本文提出SCOPE框架，将特定查询推理与通用代码执行分离，产生一致、可重用的求解器函数，降低成本和延迟，性能达最优。

Comments Accepted at ACL 2026 : Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

Agora: Enhancing LLM Agent Reasoning Via Auction-Based Task Allocation

Agora：通过基于拍卖的任务分配增强大语言模型智能体推理

Kaiji Zhou, Ales Leonardis, Yue Feng

机构 * University of Birmingham（伯明翰大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究旨在增强LLM智能体推理能力，提出Agora框架，通过基于拍卖的机制动态分配任务，将推理步骤视为可交易项目让智能体依纠正能力投标，实验表明该框架在多基准测试中表现优且能实现成本-质量权衡。

Comments Preprint. 12 pages, 4 figures

REAL: REtrieval-reAsoning and Logic-constructed Attention Behaviors for Long-Context KV Cache Compression

REAL：用于长上下文KV缓存压缩的检索推理和逻辑构建注意力行为

Mengjie Li, Yuan Feng, Xike Xie, William J. Song

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对大语言模型KV缓存问题，受混淆矩阵启发提出REAL方法，通过注意力行为矩阵全面分析注意力头行为，最大化信噪比，经评估在多模型和基准测试中性能显著，为长上下文建模方法转变提供新思路。

Comments Accepted at ACL 2026 Main Conference

Eluna: An Agentic LLM System for Automating Warehouse Operations with Reasoning and Task Execution

Eluna：一个用于通过推理和任务执行实现仓库运营自动化的智能语言模型系统

Ning Liu, Kalle Kujanpää, Zhaoxuan Zhu, P Aditya Sreekar, Kaiwen Liu, Chuanneng Sun, Jorge Marchena Menendez, Matthew Bales, Tianyu Yang, Shahnawaz Alam, Rose Yu, Baoyuan Liu, Kristina Klinkner, Shervin Malmasi

机构 * Amazon.com, Inc. Fulfillment Technologies and Robotics（亚马逊公司履约技术与机器人部门） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究针对仓库运营中SOP执行问题，提出Eluna智能体系统，它是图形引导多智能体框架，采用非对称情节蒸馏方法，在基准测试和生产应用中，微调模型表现出色，匹配或超教师模型，击败基线，在票务处理应用达94%专家一致性。

Automating Just-In-Time Python Type Annotation Updating

自动化即时Python类型注释更新

Zhipeng Xue, Zhipeng Gao, Xing Hu, Jingyuan Chen, Xin Xia, Shanping Li

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；logical reasoning(abstract)

AI总结 研究Python项目中类型注释易过时问题，提出基于大语言模型的TypeUp方法自动更新类型注释，能依据旧注释和代码更改生成新注释，性能优于现有方法，在实际项目评估中展现实用价值。

Comments 12 pages, accepted by ICSE 2026

ConceptSMILE: Auditing the Trustworthiness of Concept-Based Explainable AI

ConceptSMILE：审计基于概念的可解释人工智能的可信度

Mohadeseh Mollapour, Koorosh Aslansefat, Zeinab Dehghani, Bhupesh Kumar Mishra, Tejal Shah, Zhibao Mian

机构 * University of Hull（赫尔大学） ； Newcastle University（纽卡斯尔大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究基于概念的可解释人工智能中概念级输出的可信度问题，提出ConceptSMILE审计框架，通过扰动输入区域等方法评估可靠性，在视网膜眼底图像上评估发现不同概念和路径可靠性有差异，为评估此类人工智能可信度提供独立审计层。

Communication-Efficient Digital-Twin Coordination for Heterogeneous LLM Embodied Agents over Computing Power Networks

基于计算能力网络的异构大语言模型实体代理的通信高效数字孪生协调

Nuocheng Yang, Sihua Wang, Zihan Chen, Tony Q. S. Quek, Changchuan Yin

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对异构大语言模型实体代理协作面临的通信开销大、协调质量受LLMs能力限制和行动延迟等挑战，提出基于轻量级数字孪生的LDT-Coord框架，通过特定方法减少通信开销，实现与传统方法相当的任务成功率且保持鲁棒性。

Comments 14 pages, 6 figures, 5 tables

NeuroStrata: Harnessing Neurosymbolic Paradigms for Improved Design, Testability, and Verifiability of Autonomous CPS

NeuroStrata：利用神经符号范式提升自主 CPS 的设计、可测试性和可验证性

Xi Zheng, Ziyang Li, Ivan Ruchkin, Ruzica Piskac, Miroslav Pajic

机构 * Macquarie University（麦考瑞大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； Duke University（杜克大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 NeuroStrata通过神经符号范式提升自主CPS的设计、测试和验证能力，解决不确定性带来的信任和安全认证问题。

Journal ref FSE Companion '25: Companion Proceedings of the 33rd ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering, Trondheim, Norway, June 2025

SherAgent: Scaling Attack Investigation in the Wild via LLM-Empowered Iterative Query-Filter Backtracking

SherAgent：通过大语言模型赋能的迭代查询-过滤回溯在野外扩展攻击调查

Zhenyuan Li, Zhengkai Wang, Ling Jiang, Xiangmin Shen, Ruixiao Lin, Sen Nie, Shi Wu, Shouling Ji

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究针对野外攻击调查中依赖爆炸和因果链碎片化问题。提出SherAgent系统，基于大语言模型，采用迭代“查询-过滤”回溯范式处理非结构化数据，克服相关问题。相比传统方法，提高调查成功率，且运行高效，减轻专家分析负担。

Privacy-Preserving Intent Fulfilment and Assurance for 6G RAN

6G无线接入网的隐私保护意图实现与保证

Joss Armstrong

专题命中 逻辑推理 ：verifier(abstract)

AI总结 研究6G无线接入网隐私保护意图实现与保证问题，提出一种架构，协调器依意图类别分配资源且仅用O1接口计数器验证，定义隐私属性并证明其成立，映射到相关框架确定运行点，实验表明意图类别粒度变化对分配和保证有相应影响。